思維鏈提示詞還要下嗎？推理模型時代該怎麼判斷
思維鏈提示詞曾是提示工程的標配招式，但推理模型內部本來就會規劃、驗證，你在提示詞裡再要求「請一步步想」，很可能不是加分而是扣分。這篇文章拆解對話模型與推理模型該用的不同下法，並用三個問題，幫你判斷這次任務該不該自己補上這句話。
提示工程
AI 寫網站文案：4 步驟之外，還有一步不能省
AI 寫網站文案幾秒鐘就能生出一整段通順草稿，但少了真實細節，換到哪家店都能套用，很難讓訪客多留一秒。這篇整理準備素材、拆解指令、挖 FAQ 與挑標題的具體做法，補上 AI 草稿最容易漏掉的那一步。
few-shot 提示詞範例該放幾個？3 個判斷重點一次看懂
few-shot 提示詞範例是不是塞越多，AI 輸出就越準？GPT-3 論文的實驗數字給出反直覺答案，one-shot 有時反而比 zero-shot 差，真正該問的是任務複雜度、範例品質，以及數量該抓在 2 到 6 個之間的哪裡。
LLM 大型語言模型是什麼？搞懂它只是在猜下一個字
LLM 大型語言模型是什麼？其實它不是真的「聽懂」你的問題，而是在海量文字上訓練出來、專門預測下一個字的機率模型，一路猜、一路接，才拼出讀起來像懂你的完整回答，搞懂這套機制，才能看懂 ChatGPT、Claude、Gemini 背後共通的原理。
AI 味太重？6 步驟把人味寫進指令模板
AI 味總是揮之不去？問題不在改稿，而在你下的指令。本文拆解六個具體步驟，從角色設定、三層語氣框架、範例引導、禁語清單到分段生成，教你把品牌語氣寫進指令模板，讓 AI 寫作真正貼近你的聲音。
為什麼你的 AI 產出總在飄？模型微調才是長期解法
AI 輸出品質不穩定，根本原因往往不是提示語不夠長，而是缺乏一致的行為標準。模型微調針對的正是這個問題：讓語氣、結構、規則成為模型的預設習慣，而非每次靠手動拉回。涵蓋微調與 RAG 的差異、適用場景、訓練資料準備方式，以及評估與迭代的方法。